http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Implementasi Algoritma Content Based Filtering dalam Sistem Rekomendasi Komik

## Implementation of Content Based Filtering Algorithm in Comic
Recommendation System
1 Reyhan Alana*, 2 Adi Hartanto
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Mercu Buana Jl. Meruya Selatan No. 1, Kembangan, Jakarta Barat, Indonesia *e-mail: alanareyhan1@gmail.com
( received: 9 June 2024 , revised: 21 June 2024, accepted: 5 August 2024 )

## Abstrak
Saat  ini,  minat  pembaca  komik  di  Indonesia  semakin  meningkat  dan  menjadi  budaya  yang  populer. Dengan  banyaknya  komik  yang  dirilis  tiap  tahunnya,  membuat  calon  pembaca  kesulitan  dalam menemukan  komik  yang  sesuai  dengan  kriterianya,  maka  dari  itu  sistem  rekomendasi  menjadi  fitur yang cukup penting dan memiliki peran dalam membantu calon pembaca. Data yang digunakan yaitu data  komik  yang  berjumlah  1219  komik,  dengan  rincian  471  komik  fisik  yang  diterbitkan  oleh penerbit  Elex  Media  Komputindo  dan  748  komik  digital  yang  dirilis  di  platform  Line  Webtoon Indonesia.  Penelitian  ini  menggunakan  algoritma Content  Based  Filtering karena  hanya memanfaatkan data judul dan sinopsis dari komik tersebut. Metode Cosine Similarity digunakan untuk menghitung nilai kemiripan dari suatu data komik dengan kriteria yang telah dimasukkan dan dapat menguji  data  sebanyak  10  kali  hingga  sistem  berhasil  memberikan  rekomendasi  komik  yang  sesuai dengan rata-rata nilai precision sebesar 94.86%.
Kata kunci: komik, sistem rekomendasi, content based, TF-IDF, cosine similarity.

## Abstract
Currently, the interest of comic readers in Indonesia is increasing and has become a popular culture. With so many comics released each year, it makes it difficult for the readers to find comics that fulfill their criteria, therefore the recommendation system becomes a feature that is quite important and has a role in helping the readers. The data used is comic data totaling 1219 comics, with details of 471 physical comics published by Elex Media Komputindo publishers and 748 digital comics released on the  Line  Webtoon  Indonesia  platform.  This  research  uses  the  Content  Based  Filtering  algorithm because it only utilizes title and synopsis data from the comic. The Cosine Similarity method is used to calculate the similarity value of a comic data with the criteria that has been entered and can test the data  10  times  until  the  system  successfully  gives  suitable  comic  recommendations  with  an  average precision score of 94.86%.
Keywords: comics, recommendation system, content based, TF-IDF, cosine similarity.

## 1 Pendahuluan
Dengan  semakin  cepatnya  perkembangan  teknologi,  tiap  orang  dapat  mengakses  bahan  bacaan dari  berbagai  sumber  diseluruh  dunia  dengan  mudah.  Perkembangan  teknologi  juga  mendorong industri  komik  untuk  beradaptasi  dan  bertransformasi  dalam  varian  medianya.  [1]  Khalayak  umum sekarang dapat dengan mudah mengakses dan membaca komik yang disukainya, baik dalam bentuk media cetak maupun digital.
Saat  ini,  minat  pembaca  komik  di  Indonesia  semakin  ramai  dan  menjadi  budaya  yang  populer khususnya di kalangan kawula muda. Hal ini dibuktikan dengan banyaknya impor komik yang datang ke Indonesia. [2] Pada tahun 2021, Asosiasi Komik Indonesia atau disingkat AKSI pernah melakukan penelitian  terhadap  industri  komik  di  Indonesia  dan  menjelaskannya  melalui  media  sosial  mereka. Berdasarkan  pengumpulan  data  yang  dilakukan  AKSI  terhadap  jumlah  konsumerisme  komik  di
Indonesia, diketahui bahwa Indonesia merupakan negara pembaca komik terbesar ke-4 dunia & ke-2 Asia, serta  negara  pembaca  manga  atau  komik Jepang  terbesar  ke-3  dunia &  pertama  Asia.  Dengan jumlah  169  judul  buku  komik  Indonesia  dan  335  judul  komik  digital  rilis  dalam  setahunnya,  serta sekitar, 22,5% pasar buku dikuasai oleh kategori komik dan buku anak. [3]
Dengan banyaknya komik yang dirilis tiap tahunnya tersebut, membuat calon pembaca kesulitan dalam  menemukan  komik  yang  sesuai  dengan  kriterianya.  Sistem  rekomendasi  menjadi  fitur  yang cukup  penting  dan  memiliki  peran  dalam  membantu  calon  pembaca  menemukan  komik  yang mungkin  mereka  sukai.  Sistem  rekomendasi  dapat  memberikan  rekomendasi  komik  yang  diminati dengan mencari kemiripan kriteria dan data komik [4].

## 2 Tinjauan Literatur
Penelitian  ini  didukung  dengan  beberapa  penelitian  sebelumnya  mengenai  sistem  rekomendasi yang  menggunakan  berbagai  algoritma  dan  metode.  Tabel  1  di  bawah  ini  merupakan  penelitian terdahulu yang dijadikan sebagai referensi dalam penelitian ini.
Tabel 1. Penelitian terdahulu Topik Metode Hasil Ref Sistem  Rekomendasi Produk Pena Eksklusif Menggunakan  Metode Content-Based Filtering dan TF-IDF Content-Based Filtering, Term Frequency  Inverse Document Frequency (TF- IDF) Berdasarkan hasil penelitian, sistem rekomendasi  dengan  TF-IDF  mampu memberikan  rekomendasi  pena  dengan keakuratan sebesar 96,5%. [5] Sistem  Rekomendasi Buku Menggunakan Weighted Tree Similarity dan Content Based Filtering Content-Based Filtering, Weighted Tree Similarity Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  telah dilakukan  pada  5  skenario  pengujian, sistem rekomendasi dengan metode Weighted  Tree  Similarity  dan  CBF  dapat menghasilkan nilai precision sebesar 88%. [6] Rancang Bangun Aplikasi  Rekomendasi Restoran Menggunakan  Metode K-Nearest  Neighbors dan Content-Based Filtering Content-Based Filtering, K- Nearest Neighbors Berdasarkan  hasil  dari  implementasi, sistem  dapat  memberikan  rekomendasi kepada  pengguna  dengan  hasil  analisis responden  menghasilkan  tingkat  kepuasan sebesar  79.2%  pada  rekomendasi  restoran dan 71.2% pada rekomendasi makanan. [7] Penerapan Metode Content Based Filtering Dalam Implementasi  Sistem Rekomendasi Tanaman Pangan Content-Based Filtering, Vector Space Model Berdasarkan  pengujian  terhadap  10  profil pedagang,  sistem  yang  dibangun  dengan algoritma  VSM    dapat  menghasilkan  nilai presisi rata-rata sebesar 78.40%. [8] Sistem  Rekomendasi Program  Studi  untuk Siswa  SMA  Sederajat Menggunakan  Metode Hybrid Recommendation dengan  Content  Based Filtering dan Collaborative Filtering Hybrid Recommendation, Naive Bayes Berdasarkan  hasil  analisis  pengujian, sistem dengan pendekatan Hybrid Recommendation  mampu  menghasilkan nilai  akurasi  yang  diberikan  naive  bayes sebesar 85.5% dan memiliki MAE sebesar 0.2194%. [9] Product Recommendation Based  on  Content- based  Filtering  Using XGBoost Classifier Content-Based Filtering, XGBoost classifier Berdasarkan evaluasi pengujian yang telah dilakukan, sistem dengan XGBoost classifier  mendapatkan  akurasi  tertinggi dengan nilai sebesar 89,6%. [10] Recommendation of  Content-Based Berdasarkan  pengujian,  diperoleh  hasil [11]
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Food Items for Thyroid Patients Using  Content-Based KNN Method Filtering, Term Frequency  Inverse Document Frequency (TF- IDF), K-Nearest Neighbors yang  menunjukkan  bahwa  sistem  content- based  dan  KNN  bekerja  baik  dengan  nilai presisi mencapai 93%. Online Book Recommendation System using Collaborative Filtering (With Jaccard Similarity) Collaborative Filtering,  Jaccard Similarity Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan,  sistem  mendapatkan  nilai  Root Mean Square Error (RMSE) sebesar 1,504. [12] Centrality-Based Paper Citation Recommender System Content-Based Filtering, Cosine Similarity,  Jaccard Similarity Berdasarkan  hasil  evaluasi,  didapatkan nilai  kesamaan  topologi  dengan  Cosine mencapai  85,2%  dan  dengan  Jaccard sebesar  61,9%,  sedangkan  nilai  kesamaan berbasis  tekstual  dengan  Cosine  pada abstrak  diperoleh  68,9%  dan  dengan Jaccard diperoleh 35,4% [13] A Course Recommendation System Based On Grades Collaborative Filtering, K- Nearest Neighbour,  Cosine Similarity Berdasarkan hasil pengujian, sistem mendapatkan nilai MSE sebesar 3.6092737,  MAE  sebesar  1.133,  dan RMSE sebesar 1.8998089. [14]
Berdasarkan  masalah  yang  ada  dan  mengacu  pada  penelitian-penelitian  yang  telah  dilakukan sebelumnya, penulis ingin mengimplementasikan algoritma content based filtering dan metode cosine similarity untuk  menghasilkan  rekomendasi  komik  yang  sesuai  dengan  kriteria  calon  pembaca. Content  based  filtering dipilih  karena  pada  penelitian  ini  tidak  membutuhkan  penilaian  atau rating dari  pembaca  yang  lain  dan  hanya  akan  memanfaatkan  data  judul  dan  sinopsis  dari  komik  tersebut. Cosine  similarity digunakan  untuk  menghitung  nilai  kemiripan  dari  judul  dan  sinopsis  suatu  komik dengan kriteria yang telah dimasukkan.

## 3 Metode Penelitian
Dalam  penelitian  ini  metode  yang  digunakan  berupa  metode  penelitian  kuantitatif  karena  data komik  akan  dihitung  bobotnya  untuk  mencari  kemiripan  vektor  datanya  dengan  kriteria  yang dimasukkan user .  Data  yang  digunakan  yaitu  data  judul  &  sinopsis  komik  yang  berjumlah  1219 komik,  dengan  rincian  471  komik fisik  yang  diterbitkan  oleh  penerbit  Elex Media  Komputindo  dan 748 komik digital yang dirilis di platform Line Webtoon Indonesia.

## 3.1 Tahapan Penelitian
Adapun tahapan penelitian yang dilakukan, digambarkan dalam kerangka penelitian seperti yang dapat dilihat pada Gambar 1 di bawah ini.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 1. Kerangka penelitian
1) Identifikasi Masalah
Tahapan  ini  dilakukan  dengan  cara  mengidentifikasi  masalah  yang  terjadi  pada  pembaca komik  yang  kesulitan  menemukan  komik  yang  sesuai  dengan  kriterianya  karena  semakin banyaknya  komik  yang  beredar  saat  ini,  sehingga  memperoleh  solusi  yang  dapat  diusulkan untuk  membangun  sistem  yang  dapat  mencarikan  rekomendasi  komik  yang  sesuai  dengan kriterianya tersebut.
2) Studi Pustaka
Pada  tahapan  ini,  penulis  mengumpulkan  jurnal  dan  artikel  yang  dapat  membantu  penulis dalam  memahami  lebih  dalam  konsep,  teori  dan  teknologi  yang  dibutuhkan  dalam perancangan  sistem  rekomendasi.  Jurnal  dan  artikel  yang  dikumpulkan  berasal  dari  media online yang kemudian menjadi referensi penulisan dalam membuat laporan penelitian.
3) Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  cara  melakukan crawling  data komik  fisik  yang diterbitkan oleh penerbit Elex Media Komputindo dan komik digital yang dirilis di platform Line  Webtoon  Indonesia.  Proses crawling  data dilakukan  untuk  mendapatkan  data  judul komik beserta sinopsisnya.
4) Perancangan Sistem
Pada  tahap  ini,  sistem  berbasis  web  dirancang  menggunakan  kerangka  kerja  Flask  yang didasarkan pada bahasa pemrograman Python.
5) Implementasi Algoritma Dalam tahap ini dilakukan proses pengimplementasian mulai dari text preprocessing agar data siap  digunakan  untuk diolah,  dilanjut  pembobotan  dengan  TF-IDF  untuk  memberikan  bobot nilai  frekuensi  kemunculan  suatu  kata,  dan  melakukan  perhitungan  dengan cosine  similarity untuk mengukur tingkat kemiripan tiap kata.
6) Pengujian & Evaluasi
Tahapan ini dilakukan untuk menguji dan mengevaluasi kinerja dari sistem rekomendasi yang telah dibuat.
7) Kesimpulan
Pada  tahapan  ini  penulis  mengumpulkan  hasil  dari  beberapa  percobaan  sistem  rekomendasi yang dilakukan dan kemudian menarik kesimpulan akhir dari penelitian ini.

## 3.2 Content Based Filtering
Content  based  filtering adalah  algoritma  yang  mengekstrak  informasi  yang  terdapat  pada  suatu item  untuk  membandingkannya  dengan  informasi item yang  dicari  oleh user untuk merekomendasikan item dengan konten yang mirip. [15] Content based filtering memanfaatkan data yang dimasukkan oleh user seperti kata kunci. [14] Lalu akan memberikan rekomendasi item dengan skor kemiripan tertinggi berdasarkan data tersebut. [11]

## 3.3 TF-IDF (Term Frequency-Invers Document Frequency)
TF-IDF  ( Term  Frequency-Invers  Document  Frequency )  merupakan  metode  pembobotan  kata yang digunakan untuk memberikan bobot vektor komponen pembentuk suatu item . TF adalah jumlah term dalam suatu dokumen dan nilai IDF dapat dihitung menggunakan rumus 1 berikut.[16]
𝑖𝑑𝑓 = log ( 𝑛 𝐷𝐹 ) (1)
Adapun  pembobotan  nilai  TF-IDF  dilakukan  dengan  menggunakan  rumus  2  seperti  yang  dapat dilihat di bawah ini.
𝑊 = 𝑇𝐹  × 𝐼𝐷𝐹 (2)
Keterangan:
• n
: Jumlah dokumen
• DF : Banyak dokumen yang mengandung kata ( term )
• W : Hasil bobot nilai dokumen
• TF : Banyaknya kata ( term ) pada sebuah dokumen
• IDF : Inversed Document Frequency
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## 3.4 Cosine Similarity
Cosine  Similarity adalah  metode  yang  digunakan  untuk  mengukur  tingkat  kemiripan  dokumen berdasarkan  ukurannya.[17]  Suatu  fungsi  ukuran  kemiripan  ( similarity  measure )  digunakan  untuk menghitung  kemiripan  antar  dokumen.  Semakin  besar  hasil  fungsi similarity ,  semakin  mirip  pula kedua objek yang dievaluasi.[18] Perhitungan cosine similarity dilakukan menggunakan rumus 3 di bawah ini.
𝐶𝑜𝑠𝑖𝑛𝑒(𝐴, 𝐵) = 𝐴∙𝐵 |𝐴||𝐵| = ∑ 𝐴 𝑖 ×𝐵 𝑖 𝑛 𝑖=1 √∑ (𝐴 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 ×√∑ (𝐵 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 (3)
Keterangan:
• A : Vektor A
• B : Vektor B
• A·B : Dot product antara vektor A & vektor B
• |A| : Panjang vektor A • |B| : Panjang vektor B
• |A||B|  : Cross product antara |A| & |B|

## 3.5 Flask
Flask  merupakan  sebuah  kerangka  kerja  aplikasi  web  ( web  framework )  yang  didasarkan  pada bahasa  pemrograman  Python  dengan  pendekatan  yang  bersifat micro .  Dalam  hal  ini,  Flask menyediakan  berbagai library yang  diperlukan  untuk  membangun  sebuah  aplikasi  web.  Apabila diperlukan  fitur  lainnya,  pengguna  dapat  menambahkan  fitur  tambahan  yang  spesifik  sebagai ekstensi. [19]

## 4 Hasil dan Pembahasan
Dalam bab ini, akan dijelaskan hasil dari penelitian yang telah dilakukan dan membahas temuan yang  telah  diperoleh.  Bab  ini  akan  memaparkan  implementasi User  Interface (UI)  yang  telah dirancang serta menjelaskan tentang pengujian sistem yang telah dilakukan mulai dari proses hingga hasil dari pengujiannya.
4.1 Implementasi User Interface
1) Halaman Beranda
Pada  halaman  beranda  yang  merupakan  halaman  utama  ini, user bisa  mencari  rekomendasi komik  dengan  cara  memasukkan  kata  kunci  sesuai  keinginannya.  Berikut  tampilan  halaman beranda sistem yang dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Halaman beranda
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## 2) Halaman Hasil Rekomendasi
Pada halaman ini, user mendapatkan rekomendasi komik yang sesuai dengan kata kunci yang telah  dimasukkan.  Berikut  tampilan  halaman  hasil  rekomendasi  yang  dapat  dilihat  pada Gambar 3.

## Gambar 3. Halaman hasil rekomendasi
3) Halaman Visualisasi Data
Pada halaman ini, user dapat melihat diagram perbandingan komik fisik yang diterbitkan oleh penerbit  Elex  Media  Komputindo  dan  komik  digital  yang  dirilis  di platform Line  Webtoon Indonesia. Berikut tampilan halaman visualisasi data yang dapat dilihat pada Gambar 4.
4) Halaman Data Komik Elex

## Gambar 4. Halaman visualisasi data
Pada  halaman  ini, user dapat  melihat  Tabel  data  komik  fisik  yang  diterbitkan  oleh  penerbit Elex Media Komputindo. Berikut tampilan halaman data komik elex yang dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Halaman data komik elex

## 5) Halaman Data Komik Webtoon
Pada  halaman ini, user dapat melihat  Tabel  data  komik  digital  yang  dirilis  di platform Line Webtoon  Indonesia.  Berikut  tampilan  halaman  data  komik  webtoon  yang  dapat  yang  dapat dilihat pada Gambar 6 di bawah ini.

## Gambar 6. Halaman data komik webtoon
6) Halaman Data Semua Komik
Pada halaman ini, user dapat melihat Tabel data semua komik yang digunakan dalam sistem. Berikut tampilan halaman data semua komik yang dapat dilihat pada Gambar 7 di bawah ini.

## Gambar 7. Halaman data semua komik

## 4.2 Pengujian Sistem
Pada  tahapan  ini,  pengujian  dilakukan  sebanyak  10  kali  dengan  menggunakan  kata  kunci  yang berbeda  pada  tiap  uji  coba.  Uji  coba  dilakukan  dan  dinilai  berdasarkan  nilai precision dari  hasil rekomendasi yang didapatkan.
1) Pengujian 1 dengan kata kunci “pahlawan super” mendapatkan hasil rekomendasi sebanyak 9 komik seperti yang dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Pengujian 1 No Judul Similarity Score Relevan 1 Kedok 0.65 Ya 2 The Warrior Returns 0.42 Ya 3 Super Santai 0.42 Ya 4 Shadow 0.31 Ya 5 Weak Hero 0.31 Ya 6 Super Santai Operasi Ramadhan 0.29 Tidak 7 Shotgun Boy 0.27 Ya 8 The Era Of Overman 0.2 Ya 9 Super Secret 0.2 Tidak
Volume 13, Nomor 4, 2024: 1344-1355
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
2) Pengujian 2 dengan kata kunci “detektif hebat” mendapatkan hasil rekomendasi sebanyak 6 komik seperti yang dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Pengujian 2 No Judul Similarity Score Relevan 1 The Black Detective 0.29 Ya 2 Detektif Conan Super Digest Book 0.28 Ya 3 Art Investigation Team 0.23 Ya 4 Detektif Conan The Movie 0.22 Ya 5 Detektif Conan Zero S Tea 0.21 Ya 6 Light Novel Detektif Conan 0.21 Ya
3) Pengujian 3 dengan kata kunci “pertarungan sihir” mendapatkan hasil rekomendasi sebanyak 11 komik seperti yang dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Pengujian 3 No Judul Similarity Score Relevan 1 Magister Negi Magi 0.4 Ya 2 Black Clover 0.39 Ya 3 The Star Seekers 0.34 Ya 4 The Star Seekers Webnovel 0.34 Ya 5 Atelier Of Witch Hat 0.27 Ya 6 Fairy Tail 0.26 Ya 7 The Grim Reaper And An Argent Cavalier 0.26 Ya 8 Shadow Skill 0.25 Ya 9 X Blade 0.22 Ya 10 Occult 0.21 Ya 11 Hibiki Magic 0.21 Tidak
4) Pengujian 4 dengan kata kunci “perang” mendapatkan hasil rekomendasi sebanyak  6 komik seperti yang dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Pengujian 4 No Judul Similarity Score Relevan 1 Phantom Of Battleship Yamato 0.43 Ya 2 Genso Suikoden Iii The Successor Of Fate 0.28 Ya 3 Saint Seiya Lost Canvas 0.26 Ya 4 To The Abandoned Sacred Beast 0.26 Ya 5 Arpeggio Of Blue Steel 0.22 Ya 6 Flower Princess 0.2 Ya
5) Pengujian 5 dengan kata kunci “vampir” mendapatkan hasil rekomendasi sebanyak 8 komik seperti yang dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Pengujian 5 No Judul Similarity Score Relevan 1 Webtoon Legends Orange Marmalade 0.54 Ya 2 Vampire Knight 0.39 Ya 3 White Blood 0.32 Ya 4 Seraph Of The End 0.32 Ya 5 Rosario Vampire 0.28 Ya 6 Rosario Vampire Ii 0.27 Ya 7 The Blood Of Madam Giselle 0.26 Ya 8 Interview With Monster Girls 0.2 Ya
Volume 13, Nomor 4, 2024: 1344-1355
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
6) Pengujian 6 dengan kata kunci “drama sekolah” mendapatkan hasil rekomendasi sebanyak 7 komik seperti yang dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Pengujian 6 No Judul Similarity Score Relevan 1 Seventeen 0.3 Ya 2 Monochrome Kids 0.26 Ya 3 I Choose You 0.23 Ya 4 Pupus Putus Sekolah 0.22 Ya 5 Wind Breaker 0.21 Ya 6 Kosmik 0.2 Ya 7 New Normal Class 8 0.2 Ya
7) Pengujian 7 dengan kata kunci “komedi romantis” mendapatkan hasil rekomendasi sebanyak 5 komik seperti yang dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Pengujian 7 No Judul Similarity Score Relevan 1 Love Revolution 0.33 Ya 2 Yamada And The Witches 0.26 Ya 3 Ceos Top Secret 0.25 Ya 4 Akizuki 0.2 Ya 5 Unlimited Propose 0.2 Ya
8) Pengujian  8  dengan  kata  kunci  “horor  seram”  mendapatkan  hasil  rekomendasi  sebanyak  8 komik seperti yang dapat dilihat pada Tabel 9 .
Tabel 9. Pengujian 8 No Judul Similarity Score Relevan 1 2020 Total Nightmare 0.56 Ya 2 Gudang  Cerita  Horor  Koleksi  Mimpimimpi Buruk 0.51 Ya 3 Kumpulan Kisah Misteri Korea 0.31 Ya 4 Ghost Path 0.28 Ya 5 Scream 2019 0.26 Ya 6 Creep 0.25 Ya 7 Welfare Center 0.2 Ya 8 Gloomy Sunday 0.2 Ya
9) Pengujian  9  dengan  kata  kunci  “dunia  lain”  mendapatkan  hasil  rekomendasi  sebanyak  15 komik seperti yang dapat dilihat pada Tabel 10.
Tabel 10. Pengujian 9 No Judul Similarity Score Relevan 1 Omniscient Reader 0.5 Ya 2 Return To Player 0.38 Ya 3 Dark Spirits 0.38 Ya 4 The Druid Of Seoul Station 0.37 Ya 5 Jangan Baca Webtoon Ini 0.27 Ya 6 Fairy Tail Happy Adventure 0.27 Ya 7 Magister Negi Magi 0.25 Ya 8 Dead Life 0.23 Tidak 9 Lore Olympus 0.23 Tidak 10 The First Hunter 0.22 Ya
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
11 3cm Hunter 0.21 Tidak 12 Sera Im Sorry Welcome To Our Galaxy 0.21 Ya 13 Crimson Prince 0.21 Ya 14 Dunia Mimpi 0.21 Ya 15 Beyond Max Level 0.2 Ya
10) Pengujian 10 dengan kata kunci “basket” mendapatkan hasil rekomendasi sebanyak 3 komik seperti yang dapat dilihat pada Tabel 11. Tabel 11. Pengujian 10 No Judul Similarity Score Relevan 1 Harlem Beat 0.44 Ya 2 Tetsugaku Letra 0.2 Ya 3 Slam Dunk 0.2 Ya
Berdasarkan  pengujian  yang  telah  dilakukan  diatas,  sistem  berhasil  memberikan  rekomendasi komik  yang  sesuai  dengan  rata-rata  nilai precision sebesar  94.86%  seperti  yang  dapat  dilihat  pada Tabel 12.
Tabel 12. Hasil Pengujian No Kata Kunci Relevan Precision Ya Tidak 1 Pahlawan Super 7 2 77.7% 2 Detektif Hebat 6 0 100% 3 Pertarungan Sihir 10 1 90.9% 4 Perang 6 0 100% 5 Vampir 8 0 100% 6 Drama Sekolah 7 0 100% 7 Komedi Romantis 5 0 100% 8 Horor Seram 8 0 100% 9 Dunia Lain 12 3 80% 10 Basket 3 0 100% Rata-rata 94.86%

## 5 Kesimpulan
Berdasarkan hasil dari penelitian yang telah dilakukan dalam implementasi sistem rekomendasi komik  dengan  algoritma content-based  filtering ini,  sistem  yang  dibangun  dengan  menggunakan teknik pembobotan TF-IDF dan cosine similarity dapat memberikan rekomendasi komik yang sesuai kriteria user dengan  kemiripan  data  komik  yang  tersedia  pada dataset dan  menunjukkan  hasil  yang cukup memuaskan dengan rata-rata nilai precision sebesar 94.86%.

## Referensi
[1] A.  F.  Lestari  And  Irwansyah,  “Line  Webtoon  Sebagai  Industri  Komik  Digital,” J.  Ilmu Komun. , Vol. 6, No. 2, 2022.
[2] G. L. A. Kusuma Putra And G. P. P. A. Yasa, “Komik Sebagai Sarana Komunikasi Promosi Dalam Media Sosial,” J. Nawala Vis. , Vol. 1, No. 1, 2019, Doi: 10.35886/Nawalavisual.V1i1.1.
[3] Asosiasi  Komik  Indonesia,  “Komik  Sebagai  Lokomotif  Industri  Haki,”  2021,  [Online], Available: https://facebook.com/asosiasikomik/posts/104480355050879
[4] M.  Yusuf  And  A.  Cherid,  “Implementasi  Algoritma  Cosine  Similarity  dan  Metode  TF-IDF Berbasis PHP untuk Menghasilkan Rekomendasi Seminar,” J. Ilm. Fak. Ilmu Komput. , Vol. 9,
Volume 13, Nomor 4, 2024: 1344-1355
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
No. 1, Pp. 8–16, 2020, [Online]. Available:
Https://Publikasi.Mercubuana.Ac.Id/Index.Php/Fasilkom/Article/View/8830
[5] M. W. Putri, A. Muchayan, And M. Kamisutara, “Sistem Rekomendasi Produk Pena Eksklusif menggunakan Metode Content-Based Filtering Dan TF-IDF,” Jointecs (Journal Inf. Technol. Comput. Sci. , Vol. 5, No. 3, 2020, Doi: 10.31328/Jointecs.V5i3.1563.
[6] M. Alkaff, H. Khatimi, And A. Eriadi, “Sistem Rekomendasi Buku Menggunakan Weighted Tree  Similarity Dan Content-Based  Filtering ,” Matrik    J.  Manajemen,  Tek.  Inform.  Dan Rekayasa Komput. , Vol. 20, No. 1, 2020.
[7] S.  Liang  And  J.  Susanto,  “Rancang  Bangun  Aplikasi  Rekomendasi  Restoran  menggunakan Metode K-Nearest Neighbors Dan Content-Based Filtering ,” Jurikom (Jurnal Ris. Komputer) , Vol. 9, No. 1, 2022, Doi: 10.30865/Jurikom.V9i1.3816.
[8] P.  Nastiti,  “Penerapan  Metode Content-Based  Filtering dalam  Implementasi  Sistem Rekomendasi Tanaman Pangan,” Teknika , Vol. 8, No. 1, 2019, Doi: 10.34148/Teknika.V8i1.139.
[9] M. I. Rizky, I. Asror, And Y. R. Murti, “Sistem Rekomendasi Program Studi untuk Siswa Sma Sederajat menggunakan Metode Hybrid Recommendation dengan Content - Based Filtering dan Collaborative Filtering ,” E-Proceeding Eng. , Vol. 7, No. 1, 2020.
[10] Z. Shahbazi, Y. Byun, And Y.-C. Byun, “ Product Recommendation Based on Content-Based Filtering  using  Xgboost  Classifier  System  View  Project  Product  Recommendation  Based  on Content-Based Filtering using Xgboost Classifier ,” Int. J. Adv. Sci. Technol. , Vol. 29, No. 04, 2020.
[11] V.  S.  Vairale  And  S.  Shukla,  “ Recommendation  Of  Food  Items  For  Thyroid  Patients  Using Content-Based  KNN  Method ,”  In Lecture  Notes  In  Networks  And  Systems ,  Vol.  132,  2021. Doi: 10.1007/978-981-15-5309-7_8.
[12] A. Rana And K. Deeba, “ Online Book Recommendation System using Collaborative Filtering (With Jaccard Similarity) ,” In Journal Of Physics: Conference Series , 2019, Vol. 1362, No. 1. Doi: 10.1088/1742-6596/1362/1/012130.
[13] A.  Samad,  M.  Arshad  Islam,  M.  Azhar  Iqbal,  And  M.  Aleem,  “ Centrality-Based  Paper Citation Recommender System, ” Eai Endorsed Trans. Ind.  Networks Intell. Syst. , Vol. 6, No. 19, 2019, Doi: 10.4108/Eai.13-6-2019.159121.
[14] B. Mondal, O. Patra, S. Mishra, And P. Patra, “ A Course Recommendation System Based On Grades,” 2020 . Doi: 10.1109/Iccsea49143.2020.9132845.
[15] F.  B.  A.  Larasati  And  H.  Februariyanti,  “Sistem  Rekomendasi  Product  Emina  Cosmetics Dengan menggunakan Metode Content-Based Filtering ,” J. Manaj. Inform. Dan Sist. Inf. , Vol. 4, No. 1, 2021, Doi: 10.36595/Misi.V4i1.250.
[16] N. Ula, C. Setianingsih, And R. A. Nugrahaeni, “Sistem Rekomendasi Lagu  dengan Metode Content-Based Filtering Berbasis Website ,” E-Proceeding Eng. , Vol. 8, No. 6, 2021.
[17] L. Suryani And K. Edy, “Pengembangan Aplikasi ‘Lost & Found’ Berbasis Android  dengan menggunakan Metode Term Frequency – Inverse Document Frequency (TF-IDF) dan Cosine Similarity ,” Electro Luceat , Vol. 6, No. 2, 2020, Doi: 10.32531/Jelekn.V6i2.232.
[18] A. R. Harischandra, M. F. A. Pratama, F. Felix, And A. P. Laia, “Aplikasi Pendukung Desain Interior  dengan  Sistem  Rekomendasi  Berdasarkan  Nama Brand Perabot  Menggunakan
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Algoritma Content-Based Filtering  Berbasis  Web,” J.  Sifo  Mikroskil ,  Vol.  23,  No.  1,  2022, Doi: 10.55601/Jsm.V23i1.816.
[19] K. T. Mukti And I. Mardhiyah, “Sistem Rekomendasi Pembelian Lisensi Film  menggunakan Pendekatan Hybrid  Filtering (Studi  Kasus:  Film  Animasi  Jepang),” Jursistekni  (Jurnal  Sist. Inf. Dan Teknol. Informasi) , Vol. 4, No. 3, Pp. 127–139, 2022, Doi:
Https://Doi.Org/10.52005/Jursistekni.V4i3.116.